ビデオドライバーの眠気

DDSとは何ですか?DDSモデルをトレーニングするためのトレーニングデータの重要性

飲酒運転や運転中のテキストメッセージの危険性については、誰もが知っています。 しかし、眠気を伴う運転にはあまり注意が払われていません。 2019年、ドライバーの倦怠感は 米国で697人の死者の原因 –これはその年の総道路死亡者数の1.9%でした。 加えて、 1成人における25 に同意しました 寝入る 過去30日間のホイールで。

居眠り運転は致命的となる可能性がありますが、予防することができます。 車に乗る前にぐっすり眠り、アルコールを避けることで事故を減らすことができます。 テクノロジーは、ドライバーの眠気による死亡者の検出と防止にも役立ちます。 それでは、そのテクノロジーについて話しましょう ドライバーに警告 眠気と倦怠感の。

DDSとは何ですか?

居眠り運転検知システム(DDS) は、不規則な車輪の動き、車線のずれ、目を開いたままにすることの難しさ、絶え間ないあくびなど、ドライバーの運転行動の変化を検出するアルゴリズムで動作する車両安全技術の一部です。

一部のシステムは音声アラートを使用してドライバーに休憩をとるように警告しますが、一部のシステムはコーヒーのシンボルを表示し、一部の車は運転席を振動させます。 

DDSはどのように機能しますか?

DDS を記録することによって動作します ハンドル 旅が始まったときからの行動と、旅中のドライバーの疲労レベルを追跡します。

AIベースのアルゴリズムは、突然の動きの頻度、時刻、旅行時間、からの偏差を計算することによって値を導き出します レーンマーキング、およびランブルストリップスを打つ頻度。 上記の値が特定のレベルを超えている場合、システムは点滅します コーヒーカップ 車のインストルメントパネルにある記号で、ドライバーが休憩する必要があることを示します。

ドライバーは、ドライバーに面した赤外線カメラを使用して、疲労レベルを判断するために常に監視されています。 機械学習と顔認識アルゴリズムは、ドライバーの顔の特徴を追跡することにより、疲労を正確に判断します。 頭の動き、まばたき、および眼球運動。

実際の例

ドライバー 眠気検知 システムは数年前から使用されています。 ドライバーの注意を監視することに関心のある主要な自動車メーカーには、メルセデスベンツ、ボルボ、ランドローバーがあります。

メルセデスベンツの「アテンションアシスト」は、特定のベンツ車で利用できる独自のテクノロジーであり、ドライバーの運転習慣を監視し、不注意や疲労を検出したときに視覚的および音響的な警告を使用してドライバーに警告します。

ランドローバーには、ドライバーの顔や目の動きを検出して、ドライバーが注意を怠っている、気が散っている、疲れているなどを識別する一連のセンサーを備えたドライバー状態モニターシステムもあります。

ボルボの「ドライバーアラート」またはDAC機能は、車両の操作状況を正確に監視します。 たとえば、ドライバーディスプレイ、音響信号、およびドライバーに お茶休憩

他のいくつかのシステムとは異なり、ボルボのドライバーアラートはドライバーの疲労レベルを監視しませんが、車両の動作を注意深く観察します。

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居眠り運転検知システムの利点と制限

DDSには多くの利点がありますが、最初に頭に浮かぶ利点は、ドライバーの疲労による死亡者の減少です。

提供できるシステムで 車線出発の警告、大きな事故を回避し、運転手、同乗者、歩行者の命を救うことができます。

システムの精度は効果的にあります アルゴリズムのトレーニング 画像のコレクションを使用します。 ただし、アイフレームが適切にキャプチャされておらず、システムが大規模なデータセットでトレーニングされていない場合、堅牢なDDSを開発することは不可能です。 さらに、ドライバーがゴーグルやキャップなどの障害物を着用している場合、目の位置を特定するのが難しくなる可能性があります。

DDSモデルを構築するためのトレーニングデータの重要性

の効果 眠そうな運転 道路上のすべての人にとって危険な場合があります。 眠気のあるドライバーは、集中するのに時間がかかり、反応が遅く、速度や距離を判断できません。

眠気のある運転手は、必ずしも十分な睡眠をとっていない人ではありません。 したがって、疲労したドライバーに差し迫った危険を警告するツールを開発することが重要です。 これを可能にするには、機械学習と顔認識モデルをトレーニングするのに十分なデータセットが必要です。

ビデオドライバーの眠気

DDSモデルを正確にトレーニングするには、画像上に顔のランドマークを配置するのに役立つトレーニングデータセット(眠気のある画像と眠気のない画像の両方を含む)の包括的なコレクションが必要です。 この方法は、システムがリアルタイムシナリオでドライバーの顔の特徴を識別するのに役立ちます。

さらに、システムは特に目に関心があるため、座標が目に表示され、まばたきや目を見張る値を検出するのに役立ちます。

システムがあくびを認識するのに役立つ画像を含むデータセットも含める必要があります。 まばたきの検出に加えて、あくびは、システムがドライバーに警告を警告することを学習する必要がある重要なパラメーターでもあります。 機械学習モデルは、正確にラベル付けされたデータセットと深層学習手法を使用して構築できます。

正確な必要性 居眠り運転検知 検出システムは成長を続けています。 企業は、MLモデルのトレーニングに使用できる信頼性の高いトレーニングデータセットを探しています。

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